學習樣本learning Sampl二又稱訓練集;在人工神經網 絡法中,用一定容量的樣本值來訓練網路。求得各神經元之間 的連線權重。以建立網學習樣本learning Sampl二又稱...
零樣本學習是AI識別方法之一。簡單來說就是識別從未見過的數據類別,即訓練的分類器不僅僅能夠識別出訓練集中已有的數據類別,還可以對於來自未見過的類別的數據進行...
過學習,即過度學習,指學習能力過強,超出實際問題的需要。... 過學習(overfitting)問題是指學習機器的訓練誤差過小,反而導致泛化能力下降,這是由於學習樣本不充分...
表示學習,又稱學習表示。在深度學習領域內,表示是指通過模型的參數,採用何種形式、何種方式來表示模型的輸入觀測樣本X。表示學習指學習對觀測樣本X有效的表示。表示...
樣本說是由葉聖陶先生提出:“教材的性質同樣於樣品,熟悉了樣品,也就可以理解同類的角色。在葉聖陶看來,知識是隨著技能走的,而技能又是隨著“選文”練的。...
樣本相關比(sample correlation ratio)是與相關比對應的樣本特徵,樣本可決係數(或樣本復可決係數)的平方根。樣本相關比是根據樣本數據計算的兩個變數間某一變數對...
1940年,範本和被派往蘇北“抗大”五分校學習,1941年5月以優異成績畢業後,又被選送至新四軍軍部保衛訓練班接受專業訓練,7月赴阜東縣保全處任職,當時鬥爭激烈,...
機器學習是一門多領域交叉學科,涉及機率論、統計學、逼近論、凸分析、算法複雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為,以獲取新的知識或技能...
總體是指考察的對象的全體, 個體是總體中的每一個考察的對象, 樣本是總體中所抽取的一部分個體, 而樣本容量則是指樣本中個體的數目。樣本分布是用來估計總體分布...
監督學習是指:利用一組已知類別的樣本調整分類器的參數,使其達到所要求性能的過程,也稱為監督訓練或有教師學習。監督學習是從標記的訓練數據來推斷一個功能的機器...
認知學習理論,是通過研究人的認知過程來探索學習規律的學習理論。真正形成是在20世紀六七十年代。主要觀點包括人是學習的主體,主動學習;人類獲取信息的過程是感知、...
在機器學習中,多示例學習(Multiple Instance Learning 簡稱 MIL)是由監督型學習算法演變出的一種方法,定義“包”為多個示例的集合,具有廣泛的套用。學習者不是接收...
工作樣本是指一種具有明確目的操作性之活動。... 工作樣本是指一種具有明確目的操作性之活動,活動的內容...工作習慣與行為、學習模式、了解指令(口頭或書面)的...
赫布理論(英語:Hebbian theory)是一個神經科學理論,解釋了在學習的過程中腦中的神經元所發生的變化。赫布理論描述了突觸可塑性的基本原理,即突觸前神經元向突觸後...
《學習論》是2000年人民教育出版社出版的圖書,作者是施良方。... 《學習論》是2000年人民教育出版社出版的圖書,作者是施良方。 [1] 書名 學習論 作者 施良方 ...
對學生的學習行為進行數學方法的描述和價值的確定。學習測量著眼於客觀地把學生達到教學目標的程度加以數量化,學習評定則著眼於測量的結果有多大價值。是否對學習行為...
畢業證樣本是指,學校或者培訓機構為了證明學生在此學習培訓,並通過相應的考核而頒發的證書的樣本。畢業證可用於升學,就業,評職稱,考取公務員,獲取別人認可等各種用途...
流形學習,全稱流形學習方法(Manifold Learning),自2000年在著名的科學雜誌《Science》被首次提出以來,已成為信息科學領域的研究熱點。在理論和套用上,流形學習方法都...
學習測量與評定是對學生的學習行為進行數學方法的描述和價值的確定。學習測量著眼於客觀地把學生達到教學目標的程度加以數量化,學習評定則著眼於測量的結果有多大價值...
統計學習是智慧型體利用統計學的方法進行學習。機器學習(Machine Learning)的算法大多建立在數理統計和機率論的基礎上,其中最大似然參數學習就是統計學習中的一種主要...
學習機制 , 是指各個要素之間知識流動的渠道和作用方式。通過不同層次學習機制的相互補充和銜接, 構築了學習機制體系。...
《對比訓練範本》是2009年吉林美術出版社出版的圖書,作者是王俊。本書講述了:學習美術,是實施素質教育的一項重要策略。不僅能提高學習者的審美判斷能力、形象思維...
《高中思維導圖高效學習模板:文科版》是國內首套由985高校學術機構(華東師範大學現代教育技術研究所)出品的革新性學習工具;是繼劉濯源提出“思維可視化”、“學科思維...
《機器學習》是清華大學出版社出版發行的書籍,作者是周志華。... 《機器學習》是清華大學出版社出版發行的書籍,...第13章 半監督學習 29313.1 未標記樣本 293...
GPC的似然是潛函式對學習樣本的因子乘積: ,考慮Sigmoid函式的表達式,該形式不是常態分配,因此GPC的後驗沒有解析形式,要求使用非正態似然的求解方法,例如使用解析...
在機器學習中,一般將樣本分成獨立的三部分訓練集(train set),驗證集(validation set)和測試集(test set)。其中,訓練集用於建立模型。...